基于Contourlet和HIS变换相结合的影像融合方法

HIS变换融合获得的影像光谱畸变比较严重,而Contourlet变换可以有效地捕获二位空间实体信息。特别在影像的表示中,较容易的描述影像中的轮廓和纹理信息。在此基础上,提出了一种基于Contourlet和HIS变换相结合的融合法。与传统方法分析比较,该方法能有效地提高融合质量,获得更好的视觉融合效果。     

基于分布式压缩感知的煤矿井下图像采集方法研究

煤矿井下无线传感器网络存在着能量受限的问题,需要研究高效的数据压缩采集方法解决此问题.分布式压缩感知是一种高效的数据压缩采集方法.提出基于分布式压缩感知的煤矿井下图像压缩采集方法,将图像按列划分为多个图像块,对每个图像块单独压缩编码,在服务器上利用信号内相关性和信号间相关性联合解码.实验结果表明,在相同压缩率下,新方法...     

基于Contourlet变换的农业图像增强方法研究

阐述了基于Contourlet变换的农业图像增强算法,并进行实例应用,结果表明,与传统的算法相比,该算法能够更有效地增强农业图像的重要特征,获得良好的效果,方便了农业专家和对农产品进行害虫检测与分级。     

一种基于压缩感知的入侵检测方法

网络入侵检测必须面对海量的数据获取和处理,压缩感知理论能够直接、快速压缩采集网络中的数据流.提 出一种基于压缩感知的入侵检测方法,该方法通过对访问数据的压缩采样,获取正常和异常行为的特征数据.这种 数据处理方式避开了大量的数据处理,直接获取特征,这对于网络入侵检测需要进行高维的数据处理过程来说,大 大节省了处理时间,为实现实时的入侵检测提供了重要的技术手段.     

求解一类广义均衡问题的交替方向法

通过修正拉格朗日乘子构造了一种新的交替方向法求解一类广义均衡问题,分析了该算法的收敛性及其所产生序列的特性.     

基于压缩感知的农田温度信息处理

由于农田温度信息在离散余弦基(DCT)下的近似稀疏性,采用压缩感知(CS)技术对每块农田温度信息进行压缩和重构,即将温度信息投影到随机高斯观测矩阵,在接收端通过OMP算法重构出每块农田的温度信息.仿真试验结果表明,在较为稳定的网络环境中,CS算法能够以较少的观测值实现对原始信号的精确重建,降低节点能耗,延长网络生命周期.     

基于多小波域变换和分形维数的图像融合算法

为了充分利用图像的纹理特征,本文将多小波变换方法和分形理论相结合,提出了一种新的基于多小波变换域方向对比度和分形维数的图像融合算法。该图像融合算法首先通过多小波变换进行原始图像分解,然后采用差分和维数法计算分形维数相应的低频分解系数,建立基于分形维数的低频融合规则,高频部分则根据方向对比度的值通过选择法或加权平均法进行融合计算。该算法对IR图像和可见光图像进行融合实验,采用图像熵、标准偏差以及质量度量这些客观指标评估图像融合的质量。实验结果表明,把分形维数与多小波变换方法相结合进行图像融合处理,图像融合质量和效率都明显提高。     

一种基于曲波变换的遥感图像融合新算法

作为一种新的多尺度分析方法,曲波（Curvelet）比小波更适合提取图像中的细节信息,能够更好的表达边缘信息。提出了一种基于曲波变换的遥感图像融合新算法。首先对原图像进行曲波变换,然后在高频和低频域分别采用不同的融合规则融合曲波系数,最后通过重构得到融合图像。从信息熵、空间频率及光谱扭曲程度方面对融合效果进行了客观评价,并与基于Brovey变换、PCA变换与小波变换的融合结果进行了比较。结果表明,该算法在保留原始图像光谱信息能力方面优于其他变换算法。     

一类非对称变分不等式的非精确交替方向法

对一类非对称变分不等式问题提出了一种非精确交替方向法,对其中一个子问题(非线性方程组)的计算仅需要达到一个相对的精度,研究了迭代序列的若干性质,并证明了算法的全局收敛性.     

基于小波变换的图像融合算法的实现

图像融合技术能综合多幅图像满足人们要求,日益受到研究者的重视,现已广泛应用于医学、遥感、计算机视觉以及其他领域。有效实用的融合算法是进行图像融合的关键。文章着重讨论了基于小波变换的融合方法(基于像素的融合规则)及其实现方式,经仿真取得很好的效果。     

基于二维Mallat算法的数字灰度图像的分解和重构

数字图像处理的关键工作是在分解的基础上对图像做各种数字图像处理,处理之后对数字图像进行重构还原。小波变换和Mallat算法,可通过二维Mallat算法实现对数字灰度图像的分解和重构。     

基于ridgelet变换的图像直线特征检测算法研究

常用的图像直线特征检测算法如霍夫变换(Hough transform)和拉东变换(Radon transform),存在计算量大、抗噪能力弱等问题.为此,提出了基于脊波变换(ridgelet transform)的图像直线特征检测算法,其作为一种多尺度几何分析与稀疏表示的应用算法,具有良好的区域平滑性、可逆性和去冗余性...     

基于改进的Bernoulli矩阵压缩感知图像重构算法

为克服传统测量矩阵稳定性差的弱点,本文利用Logistic混沌序列优良的随机性质,对Bernoulli测量矩阵进行改进,提出一种复杂度很低的混沌Bernoulli测量矩阵。通过Logistic混沌系统产生混沌序列,之后运用符号函数进行映射生成Bernoulli分布的随机矩阵,将该序列用来构造测量矩阵。实验结果表明,基于Bernoulli测量矩阵图像重构的信噪比优于Bernoulli矩阵和Gaussion矩阵,从而证明该算法的可靠性和有效性。     

基于Curvelet的纹理方向自适应图像插值

为提高纹理复杂图像的插值放大质量,提出一种纹理方向自适应的图像插值算法。首先利用Curvelet变换提取图像的4个方向因子矩阵,然后对不同类插值点选择相应的2个方向因子构造权重系数进行线性插值,从而自适应地重建各类待插值点。分析比较了本文与现有插值算法对平滑与纹理复杂区域的插值重建质量。实验结果表明,本文算法能有效抑制传统插值方法重建图像时出现的边缘模糊和锯齿现象,重构的图像效果优于传统方法,纹理丰富图像的重构质量可提高2dB以上。     

基于方向滤波器的指纹图像预处理算法研究

指纹图像预处理是自动指纹识别系（AFIS）关键步骤,它的好坏直接影响到整个系统的速度和准确率．在对现有指纹图像算法进行比较的基础上,详细介绍了方向滤波算法,实现了方向滤波器对指纹图像的预处理,取得了较好的效果并在实验结果的基础上,提出了改进的意见．     

基于方向滤波器的指纹图像预处理算法研究

指纹图像预处理是自动指纹识别系统(AFIS)关键步骤,它的好坏直接影响到整个系统的速度和准确率.在对现有指纹图像算法进行比较的基础上,详细介绍了方向滤波算法,实现了方向滤波器对指纹图像的预处理,取得了较好的效果并在实验结果的基础上,提出了改进的意见.     

基于小波变换的图像融合算法

图像融合技术的研究目的就是综合不同类型的传感器所获取的图像信息,通过对多幅图像间冗余数据的处理提高图像的可靠性和可观察性,通过对多幅图像间互补信息的处理提高图像的效果。提出了一种基于小波的融合算法,该算法基于小波图像的能量集中在低频子带、细节体现在高频子带的特点,在低频部分对小波系数采用基于局部能量的加权融合方法处理,高频部分采用基于边缘信息的加权算法进行融合。结果表明:所采用的方法避免了图像融合过程中因平均化而出现的模糊现象,融合后的图像内容更加清晰,更容易识别。实践证明,基于小波变换的图像融合可以取得良好的结果和较快的处理速度。     

小波变换与神经网络混合应用于彩色图像压缩的研究

将RGB彩色图像分离为R、G、B分量图,使用小波变换将分量图分为不同分辨率的子图像,然后,分别用Huffman编码和改进的BP神经网络进行压缩处理,然后再重构,得到比较满意的结果。     

一种基于小波变换的医学图像融合算法的研究

研究并实现了一种基于小波变换的医学图像融合的算法。详细地描述了该算法的原理和步骤,给出了算法流程框图。试验结果表明该算法达到了预期的效果。     

基于改进压缩感知的生猪音频信号处理

为了快速准确地获取生猪的音频信息,消除无线信道的拥塞问题,提出基于普减法的压缩感知。在信息采集端采用微处理器NanoPCT4控制的麦克风采集音频信号,通过基于普减法的稀疏基矩阵和测量矩阵,减小声音传输量,接收端运用OMP算法,将压缩信号进行恢复重构,实现对生猪音频信号的快速准确传输。结果表明,通过运用这套压缩-重构系统,重构率提高20.75%,重构时间缩短近0.20 s,去噪后的峰值信噪比较未去噪的峰值信噪比增大了近1.50 dB,降低了信息传输量,节省了信号处理、存储和传输的时间,同时也降低信号失真。